GeoPandas 是一个基于 pandas，针对天文数据做了特地反对的第三方模块。
它继承 pandas.Series 和 pandas.Dataframe，实现了 GeoSeries 和 GeoDataFrame 类，使得其操纵和剖析平面几何对象十分不便。
1. 筹备
开始之前，你要确保 Python 和 pip 曾经胜利装置在电脑上。
请抉择以下任一种形式输出命令装置依赖：
- Windows 环境 关上 Cmd (开始 - 运行 -CMD)。
- MacOS 环境 关上 Terminal (command+ 空格输出 Terminal)。
- 如果你用的是 VSCode 编辑器 或 Pycharm，能够间接应用界面下方的 Terminal.
因为 geopandas 波及到许多第三方依赖，pip 装置起来十分麻烦。因而在本教程中，我只举荐应用 conda 装置 geopandas：
conda install geopandas一行语句即可实现装置。
2. 根本应用
设定坐标绘制简略的图形：
import geopandas
from shapely.geometry import Polygon
p1 = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1)])
p2 = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)])
p3 = Polygon([(2, 0), (3, 0), (3, 1), (2, 1)])
g = geopandas.GeoSeries([p1, p2, p3])
# g:
# result:
# 0 POLYGON ((0 0, 1 0, 1 1, 0 0))
# 1 POLYGON ((0 0, 1 0, 1 1, 0 1, 0 0))
# 2 POLYGON ((2 0, 3 0, 3 1, 2 1, 2 0))
# dtype: geometry这些变量所造成的图形如下：
这里有一个重要且弱小的用法，通过 area 属性，geopandas 能间接返回这些图形的面积：
>>> print(g.area)
0 0.5
1 1.0
2 1.0
dtype: float64不仅如此，通过 plot 属性函数，你还能够间接生成 matplotlib 图。
>>> g.plot()通过 matplot 的 pyplot，能够将图片保留下来：
import matplotlib.pyplot as plt
g.plot()
plt.savefig("test.png")学会下面的根本用法，咱们就能够进行简略的地图绘制及面积的计算了。
3. 绘制并算出每个省的面积
此外，它最大的亮点是能够通过 Fiona(底层实现，用户不须要管)，读取比方 ESRI shapefile(一种用于存储天文因素的几何地位和属性信息的非拓扑简略格局)。
import geopandas
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Polygon
maps = geopandas.read_file('1.shx')
# 读取的数据格式相似于
# geometry
# 0 POLYGON ((1329152.341 5619034.278, 1323327.591...
# 1 POLYGON ((-2189253.375 4611401.367, -2202922.3...
# 2 POLYGON ((761692.092 4443124.843, 760999.873 4...
# 3 POLYGON ((-34477.046 4516813.963, -41105.128 4...
# ... ...
maps.plot()
plt.savefig("test.png")如代码所示，通过 read_file 你能够读取 shx、gpkg、geojson 等数据。读取进去的图形如下：
同样，这个 shapefile 是省级行政区的，每一个省级行政区都被划分为一个区块，因而能够一行语句算出每个省级行政区所占面积：
print(maps.area)
# 0 4.156054e+11
# 1 1.528346e+12
# 2 1.487538e+11
# 3 4.781135e+10
# 4 1.189317e+12
# 5 1.468277e+11
# 6 1.597052e+11
# 7 9.770609e+10
# 8 1.385692e+11
# 9 1.846538e+11
# 10 1.015979e+11
# ... ... 咱们的文章到此就完结啦。
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